大数据时代下的经营数据分析

 

  课程时间  

2天 6H*2

  授课对象  

数据分析相关人员

  授课形式  

实战讲授+演练+案例研讨+上机操作

  课程收益  

1．通过案例分析，明确数据分析思路，实现数据分析效果；

2．通过数据分析工具导入，提升数据分析质量；

3．立足公司各层级、各岗位数据分析实际应用展开分析，指导区县公司工作；

4．提升数据分析呈现技能，提高数据分析实际应用性和层级传递效用；

5．通过从大量的营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘用户行为特点，找出目标客户；

6．学会针对目标客户优化销售策略，帮助运营团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及运营决策。

  课程大纲  

前言：大数据时代背景

1、 概述

2、 大数据时代带来对传统营销的挑战

3、 大数据时代的新营销模式

4、 如何在海量数据中整合线上、线下数据，形成你对消费者的独特洞察力

5、 如何建立全渠道数据平台，拓展营销渠道，提高营销效率

6、 大数据的实现技术

第一章 数据分析定位与方法导入

1、数据分析重要性

Ø 为什么要做数据分析

Ø 数据分析能解决什么具体问题

2、市场数据分析实质与特点

3、统计分析方法介绍（基本/高级/应用）

4、市场运营分析全流程

Ø 数据背后的本质

Ø 市场运营分析中常见的错误

Ø 市场运营分析全流程

第二章 找到需要的运营分析数据

1、 清晰解读市场运营分析需求

2、 针对需求寻找运营分析数据

3、 开展市场运营分析数据处理

Ø 数据库工具SQL、ACCESS使用技巧——社会渠道商质量识别案例

Ø 数据挖掘工具SPSS使用技巧——终端手机用户流量提升案例

Ø 综合性工具Excel使用技巧——大市场中高端客户保有案例

Ø 各种工具协同办公技巧

第三章 建立合适的数据分析模型

1、 常用数据分析方法介绍

2、 建立问题分析模型

3、 经典数据分析案例介绍

Ø 分层分析法——中高端、普通、低端客户拓展与保有模型

Ø 关联分析法——终端配件与客户流量关联模型

Ø 聚类分析法——集团市场分类模型

Ø 回归分析法——大市场收入、客户预测模型

4、 数据分析工具与数据分析方法结合练习

第四章 结果呈现：数据分析应用实践

1、 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作

Ø 图表制作的关键要素

Ø 合适的图表展示合适的数据

Ø 正确表达需要的主题

Ø 图表与文字的协调

2、 科学的数据分析结果解读

Ø 注意因果关系

Ø 不要以偏概全

Ø 考虑环境影响

Ø 兼顾定性研究

3、 如何撰写一份优秀的数据分析报告

4、 现场实操演练：分析报告撰写

第五章 数据分析实战篇——找出目标客户

1、 数据分析VS数据挖掘

2、 数据挖掘的标准流程（CRISP-DM）

Ø 商业理解

Ø 数据准备

Ø 数据理解

Ø 模型建立

Ø 模型评估

Ø 模型应用

3、 案例演练：客户匹配度建模，找到你的准客户

4、 客户群细分、客户获取

Ø 如何更好的了解客户结构、如何识别客户特征

Ø 客户响应模型与促销

Ø 聚类分析与客户特征提取

² 案例演练：小康指数划分，让数据自动聚类

² 案例演练：裁判标准一致性分析，避免“黑哨”

² 案例演练：商场服务奖项评选

Ø 消费者品牌选择模型分析

² 案例演练：品牌选择模型分析，你的品牌适合哪些人群？

5、 客户标签

Ø 客户标签介绍

Ø 客户标签的类别

Ø 以市场应用为出发点设计标签库

Ø 客户标签的管理

² 手动/自动打标签

² 标签梳理

² 标签的更新

Ø 业务需求为出发点合理应用客户标签

第六章 数据分析实战篇——针对目标客户优化销售策略

1、 哪些是影响市场销量的关键因素

Ø 找到关键因素，实现精准营销

Ø 方差分析与影响因素分析

² 案例演练：广告形式、地区对销量的影响因素分析

² 案例演练：饲料与生猪体重的影响分析

Ø 因素影响的相关性分析（相关程度计算）

² 案例演练：腰围与体重的相关分析

² 案例演练：家庭生活开支的相关分析

2、 影响用户购买的关键因素/客户消费偏好是什么

3、 影响产品销售的关键属性和等级如何评估

4、 逻辑回归模型

Ø 逻辑回归模型原理及适用场景

Ø 评估客户购买产品的概率

5、 离散选择分析

Ø 如何评估客户购买产品的概率

Ø 如何指导产品开发？如何确定产品的重要特性

Ø 如何评估品牌价值

Ø 竞争下的产品动态调价

Ø 如何评估产品的价格弹性

6、 如何选择合适的营销方式

Ø 各营销渠道的用户特征分析

Ø 促销方式有效性检验

Ø 参数检验与非参数检验原理介绍

² 案例演练：ARPU值评估分析

² 案例演练：营销效果评估分析

第七章 培训之后：良好的数据分析习惯

1、分析人员电脑5 S管理

2、分析人员数据收集与存储习惯

3、分析人员数据自动报表设计方法

第八章 课程回顾与答疑